[发明专利]用于神经网络的多任务学习的元学习在审
| 申请号： | 201880072862.1 | 申请日： | 2018-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN111328400A | 公开（公告）日： | 2020-06-23 |
| 发明（设计）人： | A·拉比诺维奇;V·巴德里娜拉亚楠;S·拉金德兰;李镇宇 | 申请（专利权）人： | 奇跃公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市中咨律师事务所 11247 | 代理人： | 杨晓光;于静 |
| 地址： | 美国佛*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 描述了用于通过单个神经网络自动学习子任务的元学习的方法和系统。神经网络学习任务的顺序可能会影响网络的性能，而元学习方法可以使用任务级别课程进行多任务训练。任务级别课程可以通过监测训练过程中损失函数的轨迹来学习。元学习方法可以在训练过程中学习适应任务损失平衡权重，以提高现实世界数据集上多个任务的性能。有利地，学习动态地平衡不同任务损失之间的权重比使用由昂贵的随机搜索或启发式方法确定的静态权重可以导致更高的性能。元学习方法的实施例可以用于计算机视觉任务或自然语言处理任务，并且训练的神经网络可以由增强或虚拟现实设备使用。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 神经网络 任务 学习 | ||
【主权项】：
暂无信息
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